update多表 kafka原理解析(11)

Kafka动态维护了一个同步状态的副本的集合（a set of in-sync replicas），简称ISR，在这个集合中的节点都是和leader保持高度一致的，任何一条消息必须被这个集合中的每个节点读取并追加到日志中了，才回通知外部这个消息已经被提交了。因此这个集合中的任何一个节点随时都可以被选为leader.ISR在ZooKeeper中维护。ISR中有f+1个节点，就可以允许在f个节点down掉的情况下不会丢失消息并正常提供服。ISR的成员是动态的，如果一个节点被淘汰了，当它重新达到“同步中”的状态时，他可以重新加入ISR.这种leader的选择方式是非常快速的，适合kafka的应用场景。

一个邪恶的想法：如果所有节点都down掉了怎么办？Kafka对于数据不会丢失的保证，是基于至少一个节点是存活的，一旦所有节点都down了，这个就不能保证了。

这是一个在可用性和连续性之间的权衡。如果等待ISR中的节点恢复，一旦ISR中的节点起不起来或者数据都是了，那集群就永远恢复不了了。如果等待ISR意外的节点恢复，这个节点的数据就会被作为线上数据，有可能和真实的数据有所出入，因为有些数据它可能还没同步到。Kafka目前选择了第二种策略，在未来的版本中将使这个策略的选择可配置，可以根据场景灵活的选择。

以上仅仅以一个topic一个分区为例子进行了讨论，但实际上一个Kafka将会管理成千上万的topic分区.Kafka尽量的使所有分区均匀的分布到集群所有的节点上而不是集中在某些节点上，另外主从关系也尽量均衡这样每个几点都会担任一定比例的分区的leader.

优化leader的选择过程也是很重要的，它决定了系统发生故障时的空窗期有多久。Kafka选择一个节点作为“controller”,当发现有节点down掉的时候它负责在游泳分区的所有节点中选择新的leader,这使得Kafka可以批量的高效的管理所有分区节点的主从关系。如果controller down掉了，活着的节点中的一个会备切换为新的controller.

对于某个分区来说，保存正分区的"broker"为该分区的"leader"，保存备份分区的"broker"为该分区的"follower"。备份分区会完全复制正分区的消息，包括消息的编号等附加属性值。为了保持正分区和备份分区的内容一致，Kafka采取的方案是在保存备份分区的"broker"上开启一个消费者进程进行消费，从而使得正分区的内容与备份分区的内容保持一致。一般情况下，一个分区有一个“正分区”和零到多个“备份分区”。可以配置“正分区+备份分区”的总数量，关于这个配置，不同主题可以有不同的配置值。注意，生产者，消费者只与保存正分区的"leader"进行通信。

Kafka允许topic的分区拥有若干副本，这个数量是可以配置的，你可以为每个topic配置副本的数量。Kafka会自动在每个副本上备份数据，所以当一个节点down掉时数据依然是可用的。

创建副本的单位是topic的分区，每个分区都有一个leader和零或多个followers.所有的读写操作都由leader处理，一般分区的数量都比broker的数量多的多，各分区的leader均匀的分布在brokers中。所有的followers都复制leader的日志，日志中的消息和顺序都和leader中的一致。followers向普通的consumer那样从leader那里拉取消息并保存在自己的日志文件中。

2. 如果节点是个follower,他必须能及时的同步leader的写操作，延时不能太久。

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